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[讨论] 人工智能的本质 是在思考还是在计算?

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发表于 2017-8-16 13:55:02 | 显示全部楼层 |阅读模式
#include  关于是什么构成了智能,我们似乎都有各自的想法,因此很难证明一种人工智能是否有资格称作智能;
#include  在各种概念中,有一种足够简单、足够基本的想法值得进一步关注:智能就是解决新问题的能力。

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国外媒体近期刊文,对人工智能的本质进行了探讨。人工智能是在像人类一样思考,抑或仅仅只是简单的计算?

  以下为文章全文:

  我思故我在。这已成为了当代哲学关于自我、意识和个人主义的基础。

  在笛卡尔看来,思想是可以自证的:他不需要对其进行定义。思想是什么?智能是什么?机器能否具备思想和智能?人工智能技术带来的不仅是答案,也有许多问题。我们可以来做以下的思想实验。


中文房间”实验


  想象一位只说英语的人身处一个房间中,房间的一侧有个小窗口。他随身携带一本关于中英文翻译规则的书。写着中文的纸片通过小窗口送入房间,而房间中的人可以利用自己的书来翻译这些文字,并从另一个小窗口递出。因此,一侧的纸片上写着中文,而另一侧的纸片上有着完美翻译的英文,但实际上这个人根本就不会说中文。

  这一思想实验最初由约翰·希尔(John Searle)提出,常常被用于简单地证明,定义智能有多么困难。如果房间里的人足够多,那么你就可以完成几乎所有一切任务:画出或描述图片,或是翻译或修正任何语言。但这是否是一种智能?房间以外的人可能会认为,这就是智能,但房间里的人不会这样看。

  如果房间里不是人,而全部是晶体管,那么这就非常像是一台计算机。因此,一个很自然的问题就是,计算机是否就是一个更复杂的“中文房间”?这个问题的一种答案是:如果房间里不是晶体管,而是神经元,那么情况又要怎么看?这带来了更多问题。

  在这里,我们并非想要解决这个困扰哲学家已久的问题。我们或许需要更务实。

人工智能的强和弱

  目前,人工智能被用于描述多种系统。尽管许多系统实际上并不能称作人工智能,但由于人工智能本身也缺乏明确的定义,因此很难做出反驳。简单而言,人工智能是一种软件,试图复制人类的思维过程或随之而来的结果。这带来了很大的解释余地。

  你可以让人工智能为你选择下一首歌曲,人工智能可以控制机器人的腿,人工智能可以识别照片中的对象并进行描述,人工智能可以将德语翻译成英语、俄语和韩语。这些任务都是人类所擅长的,而自动化可以带来很大的便利。

  然而最终,即使最复杂的任务也只是个任务。在接受了数百万个句子的训练之后,神经网络可以在8种语言之间进行无缝的翻译。然而,这只是一台非常复杂的机器,根据开发者设定的规则去进行计算。如果某件事可以被归纳为类似“中文房间”的机制,无论这件事多么庞大、多么复杂,那么我们是否还可以将其称作智能,而不仅仅是计算?

  在这里,我们开始将人工智能分为“弱”人工智能和“强”人工智能。这并不是人工智能的不同类型,而是一种思考人工智能本质的方式。与许多哲学上的差异类似,没有任何一者更加正确。但这样的区分确实很重要。

  一方面,有人认为,无论人工智能多么复杂,都不可能胜过人工智能的开发者:人工智能无法突破其机械的本质。甚至在这些限制以内,人工智能可以完成不可思议的工作,但最终这也只是非常强大的软件。这就是“弱”人工智能的观点。持这种观点的人士认为,由于这些基础性限制的存在,更应该关注的是如何开发系统,使其擅长单个的任务。

  相对的另一方面是“强”人工智能。这种观点认为,人工智能的性能有可能足够强大,从而与人脑相仿。这类人士认为,人脑自身不过是另一个“中文房间”。如果我们大脑中的生物结构能产生所谓的智能和意识,那么为何基于硅材料的电路无法实现同样的目标?根据“强”人工智能的理论,未来某天我们将可以开发出与人脑相当,甚至超过人脑的智能。

  而这里又出现了一个问题:对于智能,我们并没有可行的定义。

人工智能中的自我

  过去3000年中,很难说,在定义智能的过程中,我们是否取得了任何有意义的进展。至少我们曾得出过许多明显错误的观念,例如智能可以被简单的测量,或者说智力与生物性特征,例如头型和脑容量相关。

  关于是什么构成了智能,我们似乎都有各自的想法,因此很难证明一种人工智能是否有资格称作智能。在各种概念中,有一种足够简单、足够基本的想法值得进一步关注:智能就是解决新问题的能力。

  这意味着“适应能力”、“通用性”,而不仅仅是“推理”、“判断”和“感知”能力。解决问题,做出推理很重要,但更重要的是将解决某种问题的能力转化为解决其他问题的能力。这样的转化将是智能的关键,即使没有人清楚应当如何正式描述这样的概念。

  未来某天,我们的人工智能是否会出现这样的适应性,从而可以解决从未被定义过的新问题?研究人员正在努力开发下一代人工智能,使其学习并处理前所未见的细节,从而可以像人类一样行事。人工智能是在思考还是在计算,这或许是哲学家和计算机科学家的问题,但我们开始关注这一问题本身已经是一项了不起的成就。




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发表于 2017-8-16 20:09:02 | 显示全部楼层
现在的人工智能还不会思考吧,只是学习
training


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纯净的硅(高级)

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发表于 2017-8-17 09:53:35 | 显示全部楼层
未来一切不可想象


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发表于 2017-8-17 11:22:07 | 显示全部楼层
现在很多的东西叫“人工智障”,比如所有的所谓的人工智能扫地机,人工智能机器人等等。
做适合中国宝贝的教育机器人


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一粒金砂(中级)

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发表于 2017-8-18 08:07:50 | 显示全部楼层
大家都知道量变引起质变,但是为什么呢?大家都不知道…… IBM的人造大脑计划、呼声很好的神经元再造技术等等,都是如此,估计再来个五十年,人类最终也只能知道怎么做,而不知道为什么。正如大多数技术创新,可以掌握技术,但是科学解释要延期……

点评

我觉得神经元网络技术根本就和人的脑结构不一样。 人有情绪。神经元网络怎么训练,顶多就是修改权重,说到底就是信号的加强于抑制。太机器味了。  详情 回复 发表于 2017-8-18 09:13


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 楼主| 发表于 2017-8-18 09:13:22 | 显示全部楼层
sasmike 发表于 2017-8-18 08:07
大家都知道量变引起质变,但是为什么呢?大家都不知道…… IBM的人造大脑计划、呼声很好的神经元再造技术等 ...

我觉得神经元网络技术根本就和人的脑结构不一样。
人有情绪。神经元网络怎么训练,顶多就是修改权重,说到底就是信号的加强于抑制。太机器味了。

点评

确实神经网络只不过名字听起来挺唬人,和现代前沿科技中研究的人工神经元培育没有什么关系,开个脑洞,未来很可能真正实现人工智能是靠人工培育的生物组织与芯片控制技术的融合……  详情 回复 发表于 2017-8-19 09:02


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一粒金砂(中级)

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发表于 2017-8-19 09:02:06 | 显示全部楼层
hightemplar 发表于 2017-8-18 09:13
我觉得神经元网络技术根本就和人的脑结构不一样。
人有情绪。神经元网络怎么训练,顶多就是修改权重,说 ...

确实神经网络只不过名字听起来挺唬人,和现代前沿科技中研究的人工神经元培育没有什么关系,开个脑洞,未来很可能真正实现人工智能是靠人工培育的生物组织与芯片控制技术的融合……


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